L'automazione in finanza: Apprendimento automatico, IA e oltre

I big data sono un grande affare per le aziende del 21° secolo. La corsa è aperta per raccogliere più dati, elaborarli e trasformarli in informazioni e superare la concorrenza. L'ufficio finanziario lavora con i dati più importanti dell'organizzazione. Poiché le aziende cercano di diventare sempre più orientate ai dati, si rivolgono all'ufficio finanziario affinché diventi un consulente strategico. Nella nostra pagina dedicata all'intelligenza artificiale nella finanza, abbiamo analizzato come l'intelligenza artificiale possa aiutare i responsabili finanziari a prendere decisioni strategiche basate sui dati. Ma come può il team finanziario assumere questo nuovo ruolo e avere il tempo di mantenere i conti in equilibrio? La sfida consiste nello sviluppare nuove efficienze, liberando tempo e risorse per attività di livello superiore. L'automazione nella finanza è una parte cruciale del cambiamento. La maggior parte dei dipartimenti finanziari sta già automatizzando alcuni processi manuali ripetitivi. Ma l'automazione sta per diventare molto più intelligente. L'apprendimento automatico può contribuire a rendere il vostro reparto più efficiente e meglio attrezzato per assumere un ruolo più strategico nell'organizzazione. Continuate a leggere per conoscere i fondamenti dell'apprendimento automatico in ambito finanziario, i casi d'uso dell'apprendimento automatico in tutta l'organizzazione e altro ancora.

I fondamenti dell'apprendimento automatico in finanza

Apprendimento automatico e intelligenza artificiale

È facile essere confusi dalla terminologia dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. È una tecnologia nuova e in rapido sviluppo e stiamo ancora sviluppando il vocabolario per parlarne. Questo vale soprattutto per i fornitori: anche il marketing gioca un ruolo nel linguaggio che utilizziamo. Ecco cosa c'è da sapere. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono spesso usati in modo intercambiabile, ma sono cose leggermente diverse:

• L'intelligenza artificiale si riferisce a una macchina (in genere un software) in grado di adattarsi a nuove situazioni senza istruzioni umane. Le macchine AI non sono limitate da ciò che sono state programmate per fare.
• L'apprendimento automatico è un metodo per creare macchine in grado di apprendere e creare le proprie regole per comprendere i dati.

Entrambi questi tipi di tecnologia hanno un posto nel moderno dipartimento finanziario. Per esplorare il lato AI dell'equazione, consultate la nostra pagina di risorse sull'intelligenza artificiale nella finanza. In questo post ci concentreremo sull'apprendimento automatico.

Come funziona l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico inizia con un modello, una previsione che il sistema utilizzerà per iniziare l'apprendimento. Questo modello proviene dall'uomo che supervisiona il processo. Ad esempio, si potrebbe avere una previsione secondo la quale l'investimento di X in risorse umane produrrà Y entrate. Questo è il punto di partenza per l'apprendimento. Successivamente, l'apprendimento automatico ha bisogno di dati. In questo caso, si tratta di dati storici relativi all'importo investito nelle risorse umane e al ROI per ogni investimento. L'apprendista confronta i dati con il modello, valutando il grado di corrispondenza e iniziando a perfezionare il modello. Il processo si ripete poi con nuovi dati. A ogni giro, la macchina aggiusta il modello per adattarlo meglio ai dati. In questo caso, la macchina migliorerebbe la previsione del ROI degli investimenti in risorse umane. Alla fine svilupperebbe un modello molto più accurato di quanto potrebbe fare una stima umana. Per far sì che questo processo funzioni, è necessario disporre di un buon modello di partenza e di molti dati puliti e affidabili, strutturati in modo che la macchina possa comprenderli. L'apprendimento automatico di solito funziona con modelli più complessi del nostro esempio, naturalmente. I vostri modelli finanziari avranno ben più di due tipi di dati da confrontare. I risultati finali dell'applicazione dell'apprendimento automatico a modelli complessi possono essere sorprendenti: L'algoritmo di apprendimento automatico di Amazon ha ridotto i tempi di spedizione del 225%.

Come iniziare con l'apprendimento automatico in finanza

L'introduzione dell'apprendimento automatico nel vostro dipartimento finanziario è un passo successivo necessario, ma è comunque un passo importante che richiede un'attenta pianificazione. La prima cosa di cui avete bisogno è il problema giusto da risolvere, il progetto giusto da utilizzare come progetto di apprendimento automatico. Il progetto giusto è qualcosa di essenziale per le vostre operazioni, ma che richiede tempo e ripetitività. L'apprendimento automatico si applica meglio ai processi che trattano i dati; più dati ci sono, meglio è. Fate del vostro primo progetto una "piccola scommessa" Non è necessario stanziare milioni di dollari o eseguire il progetto pilota per anni. Scegliete un processo che potete provare ad automatizzare con l'apprendimento automatico, ottenete rapidamente dei risultati e investite di più o trovate un nuovo potenziale progetto. Una volta individuato il progetto pilota giusto, iniziate a raccogliere, sanificare e strutturare i dati. Questo può includere la formazione del vostro team (e non solo) sulla gestione e l'igiene dei dati. Se la vostra pipeline di dati non è ancora in ordine, questo è un prerequisito. Mappate il panorama, assicuratevi di inserire dati affidabili e partite da lì. Durante l'implementazione del progetto pilota, è importante iniziare a sviluppare alcune competenze. Non è necessario conseguire una laurea in scienza dei dati, ma è necessario familiarizzare se stessi e il proprio team con i concetti e i termini chiave. Questo semplice glossario sulla scienza dei dati è un buon primo passo, mentre questo glossario sull'apprendimento automatico si occupa di termini più avanzati.

Le sfide dell'apprendimento automatico in finanza

Ci sono tre fattori da considerare in ogni cambiamento importante: le persone, i processi e la tecnologia. Per l'apprendimento automatico, la tecnologia è la parte più semplice: Le soluzioni disponibili in commercio tendono a essere personalizzabili, facili da usare e con una curva di apprendimento semplice. Restano da mettere in ordine le persone e i processi. Preparatevi ad affrontare le tre sfide più comuni:

1. Gestione dei dati. Come abbiamo detto, l'apprendimento automatico richiede una grande quantità di dati di alta qualità. La macchina è buona solo quanto i dati che le vengono forniti. La maggior parte delle organizzazioni dispone di un panorama di dati ampio e disperso, su più soluzioni cloud, on-premise e persino su singoli dispositivi. È importante mappare il panorama dei dati e garantire una pipeline di dati affidabili.
2. Resistenza al cambiamento. Qualsiasi grande cambiamento suscita un certo livello di incertezza. Con l'IA e l'apprendimento automatico l'ansia è ancora maggiore: le persone tendono a pensare che le macchine le renderanno obsolete. Aiutate il vostro team a vedere l'apprendimento automatico come un miglioramento, non come una sostituzione. L'apprendimento automatico può effettivamente migliorare la loro qualità di vita; saranno liberi di svolgere un lavoro più significativo, stimolante e interessante, di maggior valore per l'organizzazione.
3. Creare un caso aziendale. Iniziare in piccolo con un semplice progetto pilota dovrebbe rendere più facile la vendita. Concentratevi sul modo in cui il progetto aiuterà non solo ad aumentare l'efficienza, ma anche a spostare il vostro team da compiti a basso valore a compiti ad alto valore.

Se la dirigenza non riesce a vedere immediatamente il potenziale del progetto di apprendimento automatico, fategli sapere come Netflix ha risparmiato un miliardo di dollari con l'apprendimento automatico:

Casi d'uso reali dell'apprendimento automatico nella finanza

Non sapete ancora da dove cominciare? Le seguenti funzioni finanziarie sono ideali per il vostro primo esperimento di apprendimento automatico.

• Fatturazione: Identificare le informazioni mancanti/incomplete e contattare automaticamente i clienti per riempire gli spazi vuoti.
• Controllo delle richieste di rimborso spese: Elaborare la maggior parte delle richieste di rimborso di routine, identificare i valori anomali per l'intervento umano
• Riconciliazione dei conti: Confrontare i dati provenienti da più fonti per consolidarli.
• Reporting: Compilare i dati provenienti da fonti diverse per creare semplici report
• Rilevamento delle frodi: Individuazione di schemi insoliti/outlier nei dati finanziari che potrebbero indicare una frode.

L'apprendimento automatico sta già svolgendo un ruolo nell'evoluzione del dipartimento finanziario, poiché la tecnologia è finalmente accessibile, disponibile in commercio e facile da implementare. L'ufficio finanziario dovrebbe adottare la tecnologia di apprendimento automatico per aumentare l'efficienza, automatizzare le attività ripetitive e liberare risorse per assumere un ruolo più strategico nell'organizzazione. Siete pronti per la prossima evoluzione? Scoprite come l'intelligenza artificiale migliorerà l'ufficio finanziario con la nostra pagina di risorse, Activating Imagination: Intelligenza artificiale e machine learning nella finanza. Fonti:

1. https://www.callcredit.co.uk/contact-us/campaign-ebook-data-dilemma
2. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx
3. https://www.mediapost.com/publications/article/291358/90-of-todays-data-created-in-two-years.html
4. https://www.fool.com/investing/2016/06/19/how-netflixs-ai-saves-it-1-billion-every-year.aspx